使用 Weka 使用“一类分类器”进行训练和测试答案

【问题标题】：Train and Test with 'one class classifier' using Weka使用 Weka 使用“一类分类器”进行训练和测试
【发布时间】：2017-10-12 16:53:27
【问题描述】：

假设我有以下火车组：

f1,f2,f3,     label
1,2,3,          0
1.2,2.3,3.3,    0
1.25,2.25,3.25, 0

我想获得以下测试集的分类：

f1,f2,f3,     label
6,7,8,          ?
1.1,2.1,3.1,    ?
9,10,11,        ?

当我使用 Weka 和“一类分类器”时，首先我加载训练集并使用测试选项中的 使用训练集 选项进行分类，然后选择 提供测试集选项并加载上面的测试集。问题是我对所有测试集实例都得到了相同的分类，并且我得到了一个警告，训练和测试集不兼容，做你想用 inputMappedClassifier 包装吗？。以上只是一个简单的例子，我也遇到了这些问题，因为注入了一个巨大的异常数据集。

我做错了什么？

【问题讨论】：

OneClassClassifier 在数据集中有多个类时使用，但您希望将其设为二元分类问题（此类或异常值）。看到这个weka.sourceforge.net/doc.packages/oneClassClassifier/weka/…。如果数据集中只有类，则使用 SVM。请参阅此weka.wikispaces.com/LibSVM 和单类数据集的示例

标签： machine-learning classification weka

【解决方案1】：

我认为，既然您正在执行 oneClassClassification，那么您的测试数据应该是（这里假设所有测试数据行都不是异常值）：

f1,f2,f3,     label
6,7,8,          0
1.1,2.1,3.1,    0
9,10,11,        0

如果您启用对测试数据的预测，您可能会得到：

=== 对测试集的预测 ===

inst#     actual  predicted error prediction
   1     1:true     1:true       1 
   2     1:true          ?       ? 
   3     1:true     1:true       1:true

这意味着在测试数据中： a) 实例 1 不是异常值 b) 实例 2 是异常值 c) 实例 3 不是异常值

【讨论】：